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1)  piecewise Hammerstein model
分段Hammerstein模型
2)  Hammerstein model
Hammerstein模型
1.
Determinating Hammerstein model structure of exhaust gas oxygen sensor;
废气氧传感器Hammerstein模型结构的确定
2.
A model-predictive control method based on hybrid neural networks for nonlinear systems described by Hammerstein model;
具有Hammerstein模型描述的非线性系统的基于混合神经网络的预测控制
3.
Predictive functional control based on wavelet function and Hammerstein model
基于小波基函数和Hammerstein模型的预测函数控制
3)  Hammerstein models
Hammerstein模型
1.
Nonlinear predictive functional control using Hammerstein models;
基于Hammerstein模型的非线性预测函数控制
2.
Study on Nonlinear Predictive Control of Hammerstein Models;
Hammerstein模型非线性预测控制的研究
3.
New identification method of nonlinear systems based on Hammerstein models;
基于Hammerstein模型描述的非线性系统辨识新方法
4)  Wiener-Hammerstein model
Wiener-Hammerstein模型
1.
New method for identification of Wiener-Hammerstein model;
一种辨识Wiener-Hammerstein模型的新方法
2.
The complex Wiener-Hammerstein model(WHM) was adopted to describe the input-output relationship of unknown HPA and a power series model with memory(PSMWM) was used to approximate the HPA expressed by WHM in base-band.
应用基带里的复数Wiener-Hammerstein模型(WHM)描述未知HPA的输入输出关系,并用一个有记忆的幂级数模型(PSMWM)去近似这个HPA,进而通过赤池情报量准则(AIC)来确定有记忆幂级数模型的阶数,应用递推最小二乘法在线估计HPA特性的参数。
5)  Hammerstein-Wiener Model
Hammerstein-Wiener模型
1.
Hammerstein-Wiener model identified by least-squares-support-vector machine and its application;
Hammerstein-Wiener模型最小二乘向量机辨识及其应用
2.
On the basis of studying the structure nature of Hammerstein-Wiener model, a new identification method using a hybrid neural network is introduced.
本文针对Hammerstein-Wiener模型的结构特征,在多层前馈神经网络模型基础上,引入线性神经元,提出一种混合神经网络模型对Hammerstein-Wiener模型进行同步辨识,给出了相应的辨识算法,仿真结果表明了该方法的有效性。
6)  multiple Hammerstein models
多Hammerstein模型
补充资料:AutoCad 教你绘制三爪卡盘模型,借用四视图来建模型
小弟写教程纯粹表达的是建模思路,供初学者参考.任何物体的建摸都需要思路,只有思路多,模型也就水到渠成.ok废话就不说了.建议使用1024X768分辨率

开始
先看下最终效果




第一步,如图所示将窗口分为四个视图




第二步,依次选择每个窗口,在分别输入各自己的视图




第三步,建立ucs重新建立世界坐标体系,捕捉三点来确定各自的ucs如图




第四步,初步大致建立基本模型.可以在主视图建立两个不同的圆,在用ext拉升,在用差集运算.如图:




第五步:关键一步,在此的我思路是.先画出卡爪的基本投影,在把他进行面域,在进行拉升高度分别是10,20,30曾t形状.如图:




第六步:画出螺栓的初步形状.如图




第七步:利用ext拉升圆,在拉升内六边形.注意拉升六边行时方向与拉升圆的方向是相反的.
之后在利用差集运算





第八步:将所得内螺栓模型分别复制到卡爪上,在利用三个视图调到与卡爪的中心对称.效果如图红色的是螺栓,最后是差集




第九步:阵列




第10步.模型就完成了




来一张利用矢量处理的图片


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